随着全国司法机关信息化建设和智能化建设应用的深入推进,所积累的海量的司法文书为开展司法智能服务提供了海量司法数据分析基础。通过司法文书的相似性分析实现类案推送,可以为司法人员提供智能辅助办案决策支持,从而提高办案的质量和效率。针对面向通用领域的文本分类方法因没有考虑特定司法领域文本的复杂结构和知识语义而导致司法文本分类的效能很低的问题,提出一种基于司法知识块摘要和词转移距离(Word Mover’s Distance, WMD)的高效司法文档分类方法。作者首先为司法文书构建领域本体知识模型,进而基于领域本体,利用信息抽取技术获取司法文档中核心知识块摘要,然后基于司法文本的知识块摘要利用WMD进行司法文档相似度计算,最后利用K最近邻算法进行司法文本分类。以两个典型罪名的案件文档集作为实验数据,并与传统的WMD文档相似度计算方法进行对比,结果表明,该方法能明显提高司法文本分类的正确率(分别有5.5和9.9个百分点的提升),同时也降低了文档分类所需的时间(速度分别提升52.4和89.1倍)。